Popis předmětu - AD3M35ORR

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
AD3M35ORR Optimální a robustní řízení
Role:  Rozsah výuky:21KP+3KC
Katedra:13135 Jazyk výuky:CS
Garanti:  Zakončení:Z,ZK
Přednášející:  Kreditů:6
Cvičící:  Semestr:L

Webová stránka:

https://moodle.dce.fel.cvut.cz/course/view.php?id=15

Anotace:

Tento pokročilý kurz bude zaměřen na metody návrhu algoritmů pro optimální a robustní řízení. Důraz bude položen na praktické výpočetní dovednosti a realisticky složitá zadání aplikačních problémů. Jednotícím konceptem je minimalizace normy systému. Výsledný regulátor má různé vlastnosti v závislosti na tom, jaká norma je minimalizována. Minimalizace H2 normy vede na klasické LQ/LQG řízení hledající kompromis mezi chybou regulace a úsilím. Minimalizace H∞ normy oproti tomu směřuje k zabezpečení robustnosti, tedy necitlivosti řízení na nepřesnosti či chyby v modelu systému. mí-syntéza pak představuje rozšíření H∞ metodologie pro systémy se strukturovanou neurčitostí. Dále zahrnuty v tomto předmětu budou metody pro časově optimální a suboptimální řízení, které jsou velmi užitečné v aplikacích se striktními časovými požadavky jako je polohování čtecí hlavy pevného disku. Zahrnuty do kurzu jsou i lineární maticové nerovnosti a semidefinitní programování coby optimalizační nástroje pro řešení řady úloh v robustním řízení a některé výpočetní metody pro redukci řádu modelu systému a regulátoru.

Výsledek studentské ankety předmětu je zde: A3M35ORR

Cíle studia:

Navrhovat pokročilé zpětnovazební regulátory pro realisticky složité systémy, a to s využitím specializovaného software.

Osnovy přednášek:

1. Statická optimalizace (Langrangián, Hamiltonián)
2. Diskrétní LQ-optimální řízení, ustálené řešení problému LQ-optimálního řízení, Riccatiho rovnice
3. Spojité LQ-optimální řízení a jeho LTR rozšíření
4. H2 optimální řízení
5. Časově optimální a suboptimální řízení (bang-bang řízení)
6. "Sliding mode? řízení
7. Analýza robustnosti systému s nestrukturovanou a se strukturovanou neurčitostí (H∞-norma a strukturované singulární číslo ?)
8. Návrh robustního regulátoru minimalizací smíšené citlivostní funkce, H∞-optimální řízení, ?-syntéza (DK iterace)
9. Návrh robustního regulátoru pomocí tvarování frekvenčních charakteristik
10. Odvození H∞-optimálního řízení: dvě vázané Riccatiho rovnice
11. Lineární maticové nerovnosti, semidefinitní programování
12. Aplikace lineárních maticových nerovností v řízení: kvadratická stabilita, H∞-optimální řízení
13. Řízení systémů s proměnnými parametry (LPV řízení)
14. Redukce řádu modelu a regulátoru

Osnovy cvičení:

Náplní samotného cvičení je práce na zadaných projektech.

Literatura:

[1. ] S. Skogestad and I. Postlethwaite. Multivariable Feedback Control: Analysis and Design. John Wiley & Sons, 2.vydání, 2005.
[2. ] M. Green and D. J. N. Limebeer. Linear Robust Control. Prentice Hall, 1994.
[3. ] F. L. Lewis and V. L. Syrmos. Optimal Control. Wiley-Interscience, 2.vydání, 1995.

Požadavky:

Předpokladem pro úspěšné absolvování tohoto kurzu jsou znalosti základů řídicích systémů (frekvenční charakteristiky, zpětná vazba, stabilita, PID regulace, ...) a solidní znalosti lineární algebry (vlastní čísla matice, singulární rozklad matice, podmíněnost matice, ...). Výhodou je absolvování pokročilejšího předmětu o lineárních systémech zavádějícího pojmy jako řiditelnost, pozorovatelnost, minimální realizace. Na FEL ČVUT jsou nutné znalosti nabídnuty v předmětech Automatické řízení a Teorie dynamických systémů. Stránky předmětu: https://moodle.dce.fel.cvut.cz/

Poznámka:

Rozsah výuky v kombinované formě studia: 21p+3c
Stránky předmětu:
https://moodle.dce.fel.cvut.cz/course/view.php?id=15

Klíčová slova:

Optimalita, robusnost, řízení, lineární maticové nerovnosti, redukce řádu modelu.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr


Stránka vytvořena 24.4.2024 17:50:44, semestry: Z/2024-5, Z,L/2023-4, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)